Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Exploring Big Data Clustering Algorithms for Internet of Things Applications

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14610%2F18%3A00102285" target="_blank" >RIV/00216224:14610/18:00102285 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.5220/0006773402690276" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5220/0006773402690276</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5220/0006773402690276" target="_blank" >10.5220/0006773402690276</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Exploring Big Data Clustering Algorithms for Internet of Things Applications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    With the rapid development of the Big Data and Internet of Things (IoT), Big Data technologies have emerged as a key data analytics tool in IoT, in which, data clustering algorithms are considered as an essential component for data analysis. However, there has been limited research that addresses the challenges across Big Data and IoT and thus proposing a research agenda is important to clarify the research challenges for clustering Big Data in the context of IoT. By tackling this specific aspect - clustering algorithm in Big Data, this paper examines on Big Data technologies, related data clustering algorithms and possible usages in IoT. Based on our review, this paper identifies a set of research challenges that can be used as a research agenda for the Big Data clustering research. This research agenda aims at identifying and bridging the research gaps between Big Data clustering algorithms and IoT.

  • Název v anglickém jazyce

    Exploring Big Data Clustering Algorithms for Internet of Things Applications

  • Popis výsledku anglicky

    With the rapid development of the Big Data and Internet of Things (IoT), Big Data technologies have emerged as a key data analytics tool in IoT, in which, data clustering algorithms are considered as an essential component for data analysis. However, there has been limited research that addresses the challenges across Big Data and IoT and thus proposing a research agenda is important to clarify the research challenges for clustering Big Data in the context of IoT. By tackling this specific aspect - clustering algorithm in Big Data, this paper examines on Big Data technologies, related data clustering algorithms and possible usages in IoT. Based on our review, this paper identifies a set of research challenges that can be used as a research agenda for the Big Data clustering research. This research agenda aims at identifying and bridging the research gaps between Big Data clustering algorithms and IoT.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF16_013%2F0001802" target="_blank" >EF16_013/0001802: CERIT Scientific Cloud</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 3rd International Conference on Internet of Things, Big Data and Security

  • ISBN

    9789897582967

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    269-276

  • Název nakladatele

    SCITEPRESS

  • Místo vydání

    Madeira, Portugal

  • Místo konání akce

    Madeira, Portugal

  • Datum konání akce

    1. 1. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku